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<p>layout: post<br>title: 如何优雅的写出python代码<br>cover: /img/如何优雅的写出python代码/如何优雅的写出python代码/index.png  # blog主题封面<br>top_img: /img/如何优雅的写出python代码/如何优雅的写出python代码/index.png # 进入blog上面的背景<br>date: 2020-06-09 21:15:50<br>tags: python</p>
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<pre><code>    如何优美的书写python代码
</code></pre>
<h3 id="变量值的交换"><a href="#变量值的交换" class="headerlink" title="变量值的交换"></a>变量值的交换</h3><pre><code>a, b = b, a
</code></pre>
<h3 id="列表推导式"><a href="#列表推导式" class="headerlink" title="列表推导式"></a>列表推导式</h3><blockquote>
<p>列表推导式是java及C++等语言没有的特性，能够很简洁的实现for循环，可以应用列表，集合或者子字典。<br>例如我们要求20以内的整除3的数的平方的列表，可以用如下代码实现：</p>
</blockquote>
<pre><code>    numbers = []
    for x in xrange(20):
        if x % 3 == 0:
            numbers.append(x*x)
</code></pre>
<blockquote>
<p>而通过列表推导式一行代码就可以实现：</p>
</blockquote>
<pre><code>    numbers = [x*x for x in xrange(20) if x % 3 == 0]
</code></pre>
<blockquote>
<p>列表推导式可以用于集合和字典，将[…] 变为[…]。集合和字典的实现如下所示：</p>
</blockquote>
<p>集合：</p>
<pre><code>    numbers = {x*x for x in range(0, 20) if x % 3 == 0}
</code></pre>
<p>字典：</p>
<pre><code>    numbers = {x: x*x for x in range(0, 20) if x % 3 == 0}
</code></pre>
<h3 id="字符串拼接"><a href="#字符串拼接" class="headerlink" title="字符串拼接"></a>字符串拼接</h3><blockquote>
<p>这是一个老生常谈的问题，当我们需要将数个字符串拼接起来的时候，习惯性的使用 “+” 作为连接字符串的手段。</p>
</blockquote>
<p>然而，由于像字符串这种不可变对象在内存中生成后无法修改，合并后的字符串会重新开辟一块内存空间来存储。因此没合并一次就会单独开辟一块内存空间，这样会占用大量的内存，严重影响代码的效率.</p>
<pre><code>    words =[&#39;I&#39;, &#39; &#39;, &#39;LOVE&#39;, &#39; &#39;, &#39;pYTHON&#39;, &#39;.&#39;]

    sentence = &#39;&#39;
    for word in words:
        sentence += &#39;&#39; + word
</code></pre>
<blockquote>
<p>解决这个问题的办法是使用字符串连接的join，Python写法如下：</p>
</blockquote>
<pre><code>    words = [&#39;i&#39;, &#39; &#39;, &#39;love&#39;, &#39;python&#39;,&#39;&#39;]

    sentence = &#39;&#39;.join(words)
</code></pre>
<h3 id="如何快速翻转字符串"><a href="#如何快速翻转字符串" class="headerlink" title="如何快速翻转字符串"></a>如何快速翻转字符串</h3><blockquote>
<p>java 或者 C++ 等语言的写法是新建一个字符串，从最后开始访问员字符串：</p>
</blockquote>
<pre><code>    a = &#39;I love python.&#39;

    reverse_a = &#39;&#39;
    for i in range(0, len(a)):
        reverse_a += a[len(a) - i - 1]
</code></pre>
<blockquote>
<p>而Python则将字符串看做list，而列表可以通过切片操作来实现翻转：</p>
</blockquote>
<pre><code>    a = &quot;I LOVE PYTHON&quot;

    reverse_a = a[::-1]
</code></pre>
<h3 id="for-else-语句"><a href="#for-else-语句" class="headerlink" title="for/else 语句"></a>for/else 语句</h3><blockquote>
<p>在C语言或java语言中，我们寻找一个字符串是否在一个list中，通常会设置一个布尔型变量表示是否找到：</p>
</blockquote>
<pre><code>    cities = [&#39;Beijing&#39;, &#39;Shanghai&#39;, &#39;Tianjin&#39;, &#39;Shenzhen&#39;,&#39;Wuhan&#39;]
    tofind = &#39;Shanghai&#39;

    found = False
    for city in cities:
        if tofind == city:
            print(&#39;Found&#39;)
            found = True
            break
    if not found:
        print(&#39;Not found!&#39;)
    
</code></pre>
<blockquote>
<p>而python中通过for … else … 会使得代码很简洁，注意else中的代码快仅仅是在for循环中没有执行break语句的时候执行：</p>
</blockquote>
<pre><code>    cities = [&#39;BeiJing&#39;, &#39;TianJin&#39;, &#39;JiNan&#39;, &#39;ShenZhen&#39;, &#39;WuHan&#39;]
    tofind = &#39;Shanghai&#39;

    for city in citiees:
        if tofind == city:
            print(&#39;Found&#39;)
            break
    else:
        print(&#39;Not found!&#39;)
</code></pre>
<blockquote>
<p>另外，while和try关键字都可以和else搭配使用</p>
</blockquote>
<h3 id="迭代对象善用enumerate类"><a href="#迭代对象善用enumerate类" class="headerlink" title="迭代对象善用enumerate类"></a>迭代对象善用enumerate类</h3><blockquote>
<p>enumerate类接收两个参数，其中一个是可以地迭代的对象，另外一个是开始的索引。比如，我们想要的打印一份列表的索引机器内容，可以用如下代码实现：</p>
</blockquote>
<pre><code>    cities = [&#39;Beijing&#39;, &#39;Shanghai&#39;, &#39;Wuhan&#39;]

    index = 0 
    for city in cities:
        index = index + 1
        print(index, &#39;:&#39;, &#39;city&#39;)
</code></pre>
<blockquote>
<p>而通过使用enumerate则极大的简化了代码，这里索引设置为从1开始(默认是从 0 开始):</p>
</blockquote>
<pre><code>    cities = [&#39;Beijing&#39;, &#39;Shanghai&#39;, &#39;Wuhan&#39;]

    for index, ciity in enumerate(cities, 1):
        print(index, &#39;:&#39;, city)
</code></pre>
<h3 id="通过lambda来定义函数"><a href="#通过lambda来定义函数" class="headerlink" title="通过lambda来定义函数"></a>通过lambda来定义函数</h3><blockquote>
<p>lambda可以返回一个可以调用的函数对象，会使得代码更为简洁，若不使用lambda则需要单独定义一个函数：</p>
</blockquote>
<pre><code>    def f(x):
        return x*x

    map(f, [1,2,3,4,5,6,7,8])
</code></pre>
<blockquote>
<p>使用lambda后仅仅使用一行代码：</p>
</blockquote>
<pre><code>    map(lambda x: x * x,[1,2,3,4,5,6,7,8] )
</code></pre>
<blockquote>
<p>这里注意，lambda生成的是一个可以向其他函数一样使用的函数对象，即</p>
</blockquote>
<pre><code>    def f(x);
        return x *x

    等价于

    lambda x ： x*x
</code></pre>
<h3 id="应用上下文管理"><a href="#应用上下文管理" class="headerlink" title="应用上下文管理"></a>应用上下文管理</h3><blockquote>
<p>在打开文件时，通常是通过捕获异常来进行实现的，并且在finally模块中对文件来进行关闭：</p>
</blockquote>
<pre><code>    try：
        file = open(&#39;python.txt&#39;)
        for line in file:
            print(line)
    except:
        print(&#39;File error!&#39;)
    finally:
        file.close()
</code></pre>
<blockquote>
<p>而通过上下文管理中的with语句可以让代码非常简洁：</p>
</blockquote>
<pre><code>    with open(&#39;python.txt&#39;) as file:
        for line in file:
            print(line)
</code></pre>
<h3 id="使用装饰器"><a href="#使用装饰器" class="headerlink" title="使用装饰器"></a>使用装饰器</h3><blockquote>
<p>装饰器在Python中的应用非常广泛，其特点是可以再具体函数执行之前或者之后做相关的操作。比如：执行前打印执行函数的相关信息，对函数的参数进行校验，执行后记录函数调用的相关日志等，使用装饰器可以用如下代码实现：</p>
</blockquote>
<pre><code>    from time import ctime

    def foo():
        print(&quot;[%s] %() is called&quot; % (ctime(), foo.__name__))
        print(&#39;Hello , Python&#39;)
</code></pre>
<blockquote>
<p>这样写的问题是业务逻辑中会夹杂参数检查，日志记录等信息，是得代码逻辑不够清晰，所以，这种场合需要使用装饰器：</p>
</blockquote>
<pre><code>    from time import ctime 

    def deco(func):
        def decorator(*args，**kwargs):
            print(&quot;[%s] %s() is called&quot; % (citme(), func,__name__)
            return  func(*args, **kwargs)
        return decorator


    @deco
    def foo():
        print(&quot;Hello Python&quot;)
</code></pre>
<h3 id="使用生成器"><a href="#使用生成器" class="headerlink" title="使用生成器"></a>使用生成器</h3><blockquote>
<p>生成器与列表最大的区别就是，列表是一次行生成的，需要较大的内存空间；而生成器是需要的时候生成的，基本不占用内存空间，生成器分为生成器表达式和生成器函数：</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p>先看一下列表:</p>
</blockquote>
<pre><code>    l = [x for x in range(10)]
</code></pre>
<blockquote>
<p>改成生成器只需要将[ .. ]变为（…），即</p>
</blockquote>
<pre><code>    g = (x  for x in range(10))
</code></pre>
<blockquote>
<p>至于生成器函数，是通过yield关键字来实现的，我们一计算斐斐波那契数列为例，使用列表可以用如下代码来说实现：</p>
</blockquote>
<pre><code>    def fib(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        fibonacci = []
        while n &lt; max:
            fibonacci,append(b)
            a, b = b, a + b
            n = n + 1
        return fibonacci
</code></pre>
<blockquote>
<p>而使用生成器则变为：</p>
</blockquote>
<pre><code>    def fib(max);
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n &lt; max:
            yield b
            a, b = b, a+b
            n = n + 1
</code></pre>
<h3 id="counter的使用"><a href="#counter的使用" class="headerlink" title="counter的使用"></a>counter的使用</h3><blockquote>
<p>通常的词频统计中，我们的思路是：</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p>需要一个字典，key值存储单词，value存储对应的词频。当遇到一个单词，判断是否在这个字典中，如果是，则词频加1，如果否，则字典中新增这个单词，同时对应的词频设置为1.</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p>对应的Python代码实现如下：</p>
</blockquote>
<pre><code>    # 统计单词出现的次数
    def computeFrequencies(wordList):
        # 词频字典
        wordfrequencies = {}
        
        for word in wordList:
            if word not in wordfrequescies;
            #单词不在单词词频字典中，词频设置为1
                wordfrequescies[word] = 1
            else:
                # 单词在单词词频字典中，词频加   1
                wordfrequencies[word] += 1
        return wordfrequencies
</code></pre>
<blockquote>
<p>有没有更简单的方法吗？答案是肯定的，就是使用Counter。collection中的Counter类就完成了这样的功能，他是字典类的一个子类。Python代码变得无比简洁：</p>
</blockquote>
<pre><code>    # 统计单词出现的频次
    def computeFrequencies(wordList):
        # 词频字典
        wordfrequencies = Counter(wordList)
        return wordfrequencies
</code></pre>
<h3 id="链式比较"><a href="#链式比较" class="headerlink" title="链式比较"></a>链式比较</h3><blockquote>
<p>在实际的数字比较中，我们可能需要多次比较多次，比如我们判断学习成绩是否位与某个区间：</p>
</blockquote>
<pre><code>    x = 79

    &gt;&gt;&gt; x &lt; 80 and x &gt; 70
    True
</code></pre>
<blockquote>
<p>变更Pythonic的写法变身链式比较:</p>
</blockquote>
<pre><code>    x  = 79

    &gt;&gt;&gt; 80 &lt; x 90
    False

    &gt;&gt;&gt; 70 &lt; x &lt; 80
    True
</code></pre>
<h3 id="函数返回多个值"><a href="#函数返回多个值" class="headerlink" title="函数返回多个值"></a>函数返回多个值</h3><blockquote>
<p>在java语言中，当函数需要返回多个值时，通常的做法是生成一个Response对象，然后将要返回的值写入对象内部，而Python不需要这样做。可以直接返回多个值：</p>
</blockquote>
<pre><code>    def f();
        error_code = 0
        error_desc = &quot;成功&quot;
        return error_code, error_desc
</code></pre>
<blockquote>
<p>使用的时候也会非常简单：</p>
</blockquote>
<pre><code>    code， desc = f()
    print(code, desc)
</code></pre>
<h3 id="使用-运算符"><a href="#使用-运算符" class="headerlink" title="使用*运算符"></a>使用*运算符</h3><blockquote>
<p>*运算符和 ** 运算符完美的解决了将元组参数、字典参数进行 unpack,从而简化了函数定义的形式，如：</p>
</blockquote>
<pre><code>    def fun(*args):
        for eacharg in args:
            print(&#39;tuple arg:&#39;, eacharg)

    fun(&#39;I&#39;, &#39;LOVE&#39;, &#39;PYTHON&#39;)
</code></pre>
<pre><code>    运行的结果：
    tuple arg: I

    tuple arg: love

    tuple arg: Python
</code></pre>
<h3 id="找出列表中出现最多的数："><a href="#找出列表中出现最多的数：" class="headerlink" title="找出列表中出现最多的数："></a>找出列表中出现最多的数：</h3><blockquote>
<p>这是经常遇到的一个问题。解决这个问题的其中一个思路是按照标题 11 提供的词频统计的方法，先统计词频，然后遍历字典，找出具有最大词频的数字，有没有简洁的方式？</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p>当然，Python代码入下：</p>
</blockquote>
<pre><code>    num = [1,2,3,4,4,4,4, 2,3,4,5,6,7,8,9]

    ptint(max(set(num), key=num.count)) 
</code></pre>
